Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
Pas des données de séries temporelles
Dans ce cours, vous apprendrez à analyser des séries chronologiques, à visualiser vos données et à repérer les tendances. Vous créerez de nouvelles variables de date, découvrirez les graphiques d'exécution et commencerez à calculer des moyennes glissantes.Comprendre les variables d'influence
Enfin, vous découvrirez comment identifier les variables qui exercent le plus d'influence sur la variable cible à l'aide des arbres de décomposition et des influenceurs clés de Power BI.Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Explorer des données de séries temporelles
Dans ce chapitre, vous vous familiariserez avec les variables temporelles et les différentes manières d’extraire d’autres variables via l’EDA pour l’analyse — comme le jour de la semaine et la différence de temps. Vous pratiquerez dans Power BI en créant des graphiques en courbes pour calculer de nouvelles métriques et mettre au jour les tendances cachées dans vos données — notamment les évolutions d’une période à l’autre et les moyennes mobiles.
- Premiers pas avec l’exploration des séries temporelles50 XP
- Affirmations sur l’analyse des séries temporelles50 XP
- Explorer les séries temporelles d’Airbnb50 XP
- Générer une nouvelle variable de date100 XP
- Analyser les tendances par jour de la semaine100 XP
- Calcul du changement d’une année sur l’autre100 XP
2
Analyser des séries temporelles dans Power BI
Dans ce chapitre, vous vous familiariserez avec les variables temporelles et les différentes manières d’extraire d’autres variables via l’EDA pour l’analyse — comme le jour de la semaine et la différence de temps. Vous pratiquerez dans Power BI en créant des graphiques en courbes pour calculer de nouvelles métriques et mettre au jour les tendances cachées dans vos données — notamment les évolutions d’une période à l’autre et les moyennes mobiles.
3
Arbres de décomposition
L’une des fonctions les plus puissantes de l’EDA dans Power BI est de pouvoir identifier quelles variables influencent le plus votre résultat cible. Un outil de visualisation natif de Power BI qui le permet est l’arbre de décomposition. Vous apprendrez ce que sont les arbres de décomposition, comment les construire, puis comment les interpréter afin d’expliquer un résultat cible à l’aide d’autres variables.
4
Indicateurs clés
Dans ce chapitre, vous allez créer un autre visuel natif de Power BI, les Indicateurs clés. Il vous aide à comprendre dans quelle mesure un résultat cible évolue en fonction de variables spécifiques et de segments d’observations.
Analyse des tendances dans Power BI
Cours
terminé
